package com.hmdp.utils;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.hmdp.entity.Shop;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;

/**
 * @Author: ZC0
 * @Date: 2023/02/24/14:38
 * @Description: 代码完成
 */
@Component
@Slf4j
public class RedisClient {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 实现的是redis的管理过期
     * @param key
     * @param val
     * @param time
     * @param timeUnit
     */
    public void set(String key, Object val, Long time, TimeUnit timeUnit){
        // 1. 序列化为json对象
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(val),time,timeUnit);
    }

    /**
     * 实现逻辑过期，解决缓存击穿问题
     * @param key
     * @param val
     * @param time
     * @param timeUnit
     */
    public void setWithLogicalExpire(String key,Object val,Long time,TimeUnit timeUnit){
        // 设置逻辑过期
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(val);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(timeUnit.toSeconds(time)));
        // 写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }


    /**
     * 解决缓存穿透问题：避免不存在的key导致压力压垮数据库
     * @param keyPrefix
     * @param id
     * @param type
     * @param dbFallback
     * @param notNullTime
     * @param nullTime
     * @param timeUnit
     * @param <R>
     * @param <ID>
     * @return
     */
    public <R,ID> R queryPassThrough(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R> dbFallback,
                                     Long notNullTime,Long nullTime,TimeUnit timeUnit){
        String key = keyPrefix + id;
        // 1. 从缓存中查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2. 判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
            // 3. 存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (json != null) {
            //返回一个错误信息
            return null;
        }
        // 4. 不存在，根据id查询数据库
        // 传入一段逻辑，让调入者传入
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 5. 不存在，直接返回错误
        if (r == null) {
            // 将空值打入redis中
            this.set(key,"",nullTime,timeUnit);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6. 存在，写入redis再返回
        this.set(key,r,notNullTime,timeUnit);
        return r;
    }


    /**
     * 添加锁
     * @param key
     * @return
     * @date 2023-02-22 17:38
     */
    public boolean tryLock(String key){
        Boolean lockKey = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(lockKey);
    }

    /**
     * 释放锁
     * @param key
     * @date 2023-02-22 17:39
     */
    public void releaseLock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR= Executors.newFixedThreadPool(10);

    /**
     * 实现逻辑过期，解决缓存穿透问题
     * @param id
     * @return
     */
    public <R,ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R> dbFallback,
                                           Long time,TimeUnit timeUnit){
        String key = keyPrefix + id;
        // 1. 从缓存中查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2. 判断是否存在
        if (StrUtil.isBlank(json)) {
            // 3. 不存在，直接返回
            return null;
        }

        // 4. 命中，需要先把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        JSONObject data = (JSONObject)redisData.getData();
        R result = JSONUtil.toBean(data, type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5. 判断是否过期
        if (!expireTime.isBefore(LocalDateTime.now())){
            // 5.1. 未过期，直接返回店铺信息
            return result;
        }
        // 5.2. 已过期，需要缓存重建
        // 6. 缓存重建
        // 6.1. 获取互斥锁
        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
        // 6.2. 判断获取互斥锁是否成功
        boolean isGetLock = tryLock(lockKey);
        // 6.3. 成功，开启独立线程，实现缓存重建
        if (isGetLock){
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
                try {
                    // 先查询数据库
                    R apply = dbFallback.apply(id);
                    // 再写入redis
                    this.set(key,apply,time,timeUnit);
                } catch (Exception e){
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    //释放锁
                    releaseLock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4. 返回商品信息（无论成功还是失败）
        return result;


//        // 4. 不存在，根据id查询数据库
//        Shop shop1 = getById(id);
//        // 5. 不存在，直接返回错误
//        if (shop1 == null) {
//            // 将空值打入redis中
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set(shopKey,"",RedisConstants.CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
//            // 返回错误信息
//            return null;
//        }
//        // 6. 存在，写入redis再返回
//        stringRedisTemplate.opsForValue().set(shopKey,JSONUtil.toJsonStr(shop1),RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//        return shop1;
    }

}
